• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.269-273
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• 2000

This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1051-1056
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• 2005

적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2706-2713
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• 1997

The fast implementation algorithm of M-band discrete wavelet transform is propsed using the factorization of lossless matrix when the length of discrete orthogonal wavelet bases equals to 2M. In computational complexity when direct filtering method is employed, the number of multiplicationand addition is (2M$^{2}$) and (2M$^{2}$ -M), respectively. But by proposed algorithm, it can be reduced to (M$^{2}$+M) and (M$^{2}$+2M-1), respectively. and it is possible to reduce the compuatational complexity further when unitary matrix employed to design the discrete or thogonal wavelet basis has the fast algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1129-1144
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• 2020

The thangka image inpainting method based on wavelet transform is not ideal for contour curves when the high frequency information is repaired. In order to solve the problem, a new image inpainting algorithm is proposed based on edge structural constraints and wavelet transform coefficients. Firstly, a damaged thangka image is decomposed into low frequency subgraphs and high frequency subgraphs with different resolutions using wavelet transform. Then, the improved fast marching method is used to repair the low frequency subgraphs which represent structural information of the image. At the same time, for the high frequency subgraphs which represent textural information of the image, the extracted and repaired edge contour information is used to constrain structure inpainting in the proposed algorithm. Finally, the texture part is repaired using texture synthesis based on the wavelet coefficient characteristic of each subgraph. In this paper, the improved method is compared with the existing three methods. It is found that the improved method is superior to them in inpainting accuracy, especially in the case of contour curve. The experimental results show that the hierarchical method combined with structural constraints has a good effect on the edge damage of thangka images.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.179-182
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• 2004

무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2905-2907
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• 1999

The meaningful speech sound block classification provides very important information in the speech recognition. The following technique of the classification is based on the DWT (discrete wavelet transform), which will provide a more fast algorithm and a useful, compact solution for the pre-processing of speech recognition. The algorithm is implemented to the unvoiced/voiced classification and the denoising.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.25-28
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• 2001

A theory of binary wavelets has been recently proposed by using two-band perfect reconstruction filter banks over binary field . Binary wavelet transform (BWT) of binary images can be used as an alternative to the real-valued wavelet transform of binary images in image processing applications such as compression, edge detection, and recognition. The BWT, however, requires large amount of computations since its operation is accomplished by matrix multiplication. In this paper, a fast BWT algorithm which utilizes filtering operation instead or matrix multiplication is presented . It is shown that the proposed algorithm can significantly reduce the computational complexity of the BWT. For the decomposition and reconstruction or an N ${\times}$ N image, the proposed algorithm requires only 2LN$^2$ multiplications and 2(L-1)N$^2$addtions when the filter length is L, while the BWT needs 2N$^3$multiplications and 2N(N-1)$^2$additions.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11C호
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• pp.1107-1119
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• 2006

주파수 비선택적 페이딩 채널에서의 데이터 전송은 승산성 왜곡으로부터 영향을 받는다 OFDM 방식에서도 채널의 영향에 의해 이러한 왜곡이 발생하게 되며 이를 보상하기 위해 등화기를 사용한다. 일반적으로 LMS 알고리즘을 사용한 적응 등화기의 경우 시변 채널을 거친 훈련신호의 고유치 분포가 커지게 된다. 고유값 분포가 커지면 통신시스템의 성능을 저하시키는 주요한 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 wavelet 변환을 고속으로 처리하는 고속화 알고리즘과 비교하여 적은 계산량으로 동일한 성능을 보이는 새로운 고속화 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘을 OFDM 통신시스템의 적응등화기에 적용하였다. 기존의 알고리즘과 비교 및 분석한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 VHDL로 구현하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2315-2318
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• 2003

The Wavelet Transform has been applied in mathematics and computer sciences. Numerous studies have proven its advantages in image processing and data compression, and have made it a basic encoding technique in data compression standards like JPEG2000 and MPEG-4. Software implementations of the Discrete Wavelet Transform (DWT) appears to be the performance bottleneck in real-time systems in terms of performance. And hardware implementations are not flexible. Therefore, FPGA implementations of the DWT has been a topic of recent research. The goal of this thesis is to investigate of FPGA implementations of the DWT Processor for image compression applications. The DWT processor design is based on the Lifting Based Wavelet Transform Scheme, which is a fast implementation of the DWT The design uses various techniques. The DWT Processor was simulated and implemented in a FLEX FPGA platform of Altera

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.179-182
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• 2002

In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic field.